DW检验(模型截距为0)正相关α=0.01

基于Excel 的地理数据分析多元线性回归分析多元线性回归分析是一元线性回归分析的推广，或者说一元线性回归分析是多元线性回归分析的特例。

掌握了一元线性回归分析，就不能学习多元线性回归分析方法了。

利用Excel进行多元线性回归与一元线性回归的过程大体相似，操作上有些细节方面的微妙差别。

不过，对于多元线性回归，统计检验的内容相对复杂。

下面以一个简单的实例予以说明。

【例】某省工业产值、农业产值、固定资产投资对运输业产值的影响分析。

通过产值的回归模型，探索影响交通运输业的主要因素。

我们想要搞清楚的是，在工业、农业和固定资产投资等方面，究竟是哪些因素直接影响运输业的发展。

数据来源于李一智主编的《经济预测技术》。

原始数据来源不详。

§2.1 多元回归过程2.1.1 常规分析在Excel 中，多元线性回归大体上可以分为如下几个步骤实现。

第一步，录入数据。

结果如下图所示（图2-1-1）。

第二步，计算过程。

比较简单，分为如下若干个步骤。

（1）打开回归对话框。

沿着主菜单的“工具（T）”→“数据分析（D）…”路径打开（2）“数据分析”对话框，选择“回归”，然后“确定”，弹出“回归”分析选项框，选项框的各（3）选项与一元线性回归基本相同（图2-1-2）。

具体说明如下。

（4）（2）输入选项。

首先，将光标置于“Y值输入区域（Y）”中。

从图2-1-1所示的F1单元（5）格起，至F19止，选中用作因变量全部数据连同标志，这时“Y值输入区域（Y）”的数据区域（6）中立即出现“$F$1:$F$19”。

然后，将光标置于“X值输入区域（X）”中。

从图2-1-1所示的C1单元格起，至E19止，选中用作自变量全部数据连同标志，这时“X值输入区域（X）”中立即出现“$C$1:$E$19”——当然，也可以直接在“X值输入区域（X）”中手动输入地址为“$C$1:$E$19”的单元格范围。

注意，与一元线性回归的设置一样，这里数据范围包括数据标志“工业产值x1”、“农业产值x2”、“固定资产投资x3”和“运输业产值y”。

第六章1、答：给定显著水平α，依据样本容量n 和解释变量个数k’，查D.W.表得d 统计量的上界du 和下界dL ，当0<d<dL 时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d 向0的靠近而增强。

当dL<d<du 时，表明为不能确定存在自相关。

当du<d<4-du 时，表明不存在一阶自相关。

当4-du<d<4-dL 时，表明不能确定存在自相关。

当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d 向4的靠近而增强。

前提条件：DW 检验的前提条件：（1）回归模型中含有截距项；（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）（3）随机扰动项是一阶线性自相关。

；（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。

（5）没有缺失数据，样本比较大。

DW 检验的局限性：（1）DW 检验有两个不能确定的区域，一旦DW 值落在这两个区域，就无法判断。

这时，只有增大样本容量或选取其他方法（2）DW 统计量的上、下界表要求n ≥15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断(3) DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量2、答：（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。

判断：错误。

当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。

（2）DW 检验假定随机误差项u i 的方差是同方差。

判断：错误。

DW 统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。

（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。

判断：错误。

用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。

（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。

计量经济学试题1一 名词解释（每题5分，共10分） 1. 经典线性回归模型2. 加权最小二乘法（WLS ） 二 填空（每空格1分，共10分）1．经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 1满足E ( b 1 ) = B 1，这表示估计量b 1具备 性。

2．广义差分法适用于估计存在 问题的经济计量模型。

3．在区间预测中，在其它条件不变的情况下，预测的置信概率越高，预测的精度越 。

4．普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。

5．以X 为解释变量，Y 为被解释变量，将X 、Y 的观测值分别取对数，如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线，则适宜配合 模型。

6．当杜宾-瓦尔森统计量 d = 4时，ρˆ＝ ，说明 。

7．对于模型i i i X Y μββ++=10，为了考虑“地区”因素（北方、南方两种状态）引入2个虚拟变量，则会产生 现象。

8. 半对数模型LnY i = B 0 + B 1X i + µI 又称为 模型。

9.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 0、b 1的关系可用数学式子表示为 。

三 单项选择题（每个1分，共20分）1．截面数据是指--------------------------------------------------------------（ ）A ．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。

B ．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。

C ．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。

D ．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。

2．参数估计量βˆ具备有效性是指------------------------------------------（ ） A ．0)ˆ(=βar V B.)ˆ(βarV 为最小 C ．0)ˆ(=-ββD.)ˆ(ββ-为最小 3．如果两个经济变量间的关系近似地表现为：当X 发生一个绝对量（X ∆）变动时，Y 以一个固定的相对量（Y Y /∆）变动，则适宜配合的回归模型是------------------------------------------------------------------------------------------- （ ）A ．i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C ．i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 4．在一元线性回归模型中，不可能用到的假设检验是----------（ ） A ．置信区间检验 B.t 检验 C.F 检验 D.游程检验5．如果戈里瑟检验表明 ，普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质：24.025.1i i X e +=，则用加权最小二乘法估计模型时，权数应选择-------（ ）A ．i X 1 B. 21i X C.24.025.11i X + D.24.025.11i X +6．对于i i i i X X Y μβββ+++=22110，利用30组样本观察值估计后得56.827/)ˆ(2/)ˆ(2=-∑-∑=iiiY Y Y Y F ，而理论分布值F 0.05(2,27)=3.35，，则可以判断（ ）A ． 01=β成立 B. 02=β成立 C. 021==ββ成立 D. 021==ββ不成立7．为描述单位固定成本（Y ）依产量（X ）变化的相关关系，适宜配合的回归模型是：A ．i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C ．i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 8．根据一个n=30的样本估计ii i e X Y ++=10ˆˆββ后计算得d=1.4，已知在95%的置信度下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型------------------------（ ）A ．存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关 C ．不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关9．对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ，判定系数为0.8是指--------------------( ) A ．说明X 与Y 之间为正相关 B. 说明X 与Y 之间为负相关 C ．Y 变异的80%能由回归直线作出解释 D ．有80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型i i i i X X Y μβββ+++=22110不满足下列哪一假定，称为异方差现象-------------------------------------------------------------------------------( )A ．0)(=j i ov C μμ B.2)(σμ=i ar V (常数) C ．0),(=i i ov X C μ D.0),(21=i i ov X X C11．设消费函数i i i X D Y μβαα+++=10，其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方北方01D ，如果统计检验表明1α统计显著，则北方的消费函数与南方的消费函数是--（ ）A ．相互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的12. 在建立虚拟变量模型时，如果一个质的变量有m 种特征或状态，则一般引入几个虚拟变量：----------------------------------------------------------------（ ）A ．m B.m+1 C.m －1 D.前三项均可 13. 在模型i i iX Y μββ++=ln ln ln 10中，1β为---------------------（ ）A ．X 关于Y 的弹性 B.X 变动一个绝对量时Y 变动的相对量 C ．Y 关于X 的弹性 D.Y 变动一个绝对量时X 变动的相对量14．对于i i i e X Y ++=10ˆˆββ，以S 表示估计标准误差，iY ˆ表示回归值，则-------------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．S=0时，0)ˆ(=-∑ti Y Y B.S=0时，∑==-ni i i Y Y 120)ˆ( C ．S=0时，)ˆ(ii Y Y -∑为最小 D.S=0时，∑=-ni i i Y Y 12)ˆ(为最小 15．经济计量分析工作的基本工作步骤是-----------------------------（ ）A ．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B ．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C ．理论分析→数据收集→计算模拟→修正模型D ．确定模型导向→确定变量及方程式→应用模型16．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为：X Y5.1356ˆ-=，这说明-----------------------------------------------------------（ ）A ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5个百分点B ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5个百分点D ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元17．下列各回归方程中，哪一个必定是错误的------------------------（ ）A ．8.02.030ˆ=+=XY i i r X Y B. 91.05.175ˆ=+-=XY i i r X Y C ．78.01.25ˆ=-=XY ii r X Y D. 96.05.312ˆ-=--=XY ii r X Y18．用一组有28个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于0的条件是统计量t 大于-------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．t 0.025(28) B. t 0.05(28) C. t 0.025(26) D. t 0.05(26)19．下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（V t 为具有零均值、常数方差，且不存在序列相关的随机变量）---------------------------------（ ）A ．t t t V +=-1ρμμ B.t t t t V +⋅⋅⋅++=--121μρρμμ C. t t V ρμ= D. ⋅⋅⋅++=-12t t t V V ρρμ20．对于原模型t t t X Y μββ++=10，一阶差分模型是指------------（ ）A ．)()()(1)(1t tt t t t t X f X f X X f X f Y μββ++=B ．t t t X Y μβ∆+∆=∆1C ．t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D ．)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ四 多项选择题（每个2分，共10分）1．以Y 表示实际值，Yˆ表示回归值，i e 表示残差项，最小二乘直线满足------------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．通用样本均值点（Y X ,） B.ii Y Y ˆ∑=∑ C ．0),ˆ(=i i ov e Y C D.0)ˆ(2=-∑i i Y Y E ．0)ˆ(=-∑Y Y i2．剩余变差（RSS ）是指--------------------------------------------------（ ）A ．随机因素影响所引起的被解释变量的变差B ．解释变量变动所引起的被解释变量的变差C ．被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D．被解释变量的总变差与解释变量之差E．被解释变量的实际值与回归值的离差平方和3. 对于经典线性回归模型，0LS估计量具备------------------------（）A．无偏性 B.线性特性 C.正确性 D.有效性 E.可知性4. 异方差的检验方法有---------------------------------------------------（）A．残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验D.帕克检验E.方差膨胀因子检验5. 多重共线性的补救有---------------------------------------------------（）A．从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法五简答计算题（4题，共50分）1.简述F检验的意图及其与t检验的关系。

********大学《计量经济学》课程论文题目：通货膨胀率与失业率的关系学生姓名：学号：专业：金融学班级：任课教师：2014年12月摘要最早系统性研究通胀与失业率之间相关性的经济学家，可能是在英国的新西兰经济学家菲利普斯。

他在1958年发表的《1861－1957年英国失业和货币工资变动率之间的关系》中，根据将近100年的数据，验证了失业率与货币工资变化率两者间呈现负相关的关系。

1960年，美国经济学家索洛和萨缪尔森用美国的数据，验证了菲利普斯原理，以萨缪尔森为代表的新古典综合派随后便把菲利普斯曲线改造为失业和通货膨胀之间的关系，并把它作为新古典综合理论的一个组成部分，用以解释通货膨胀。

提出了失业率与物价上涨率两者呈现的反向对应变动关系，在一个经济周期中当物价上涨时，失业率下降，而物价下降时，失业率上升。

美国经济学家奥肯在1962年则提出，在失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。

1986年，货币主义的代表人物，美国经济学家弗里德曼指出了菲利普斯曲线分析的一个严重缺陷，即它忽略了影响工资变动的一个重要因素：工人对通货膨胀的预期。

人们预期通货膨胀率越高，名义工资增加越快。

由此，弗里德曼等人提出了短期菲利普斯曲线的概念，即预期通货膨胀率保持不变时，表示通货膨胀率与失业率之间关系的曲线，附加预期的菲利普斯曲线。

关键词：Eviews；回归模型；最小二乘法AbstractThe earliest systematic research on the correlation between inflation and unemp loyment rate economists, possibly in New Zealand Phillips Britisheconomist. In 1958 h e published "18611957 British unemployment and monetary wage change rate of the r elationship between", according to nearly 100 years of data, verify the unemployment rate and the money wage change rate between the negative correlation between. In 1960, Solo and SamuelsonAmerica economists America data, verify the Phillips principl e, neoclassical synthesis represented by Samuelson then took Phillips curve for the tra nsformation of the relationship between inflation and unemployment, and regard it as a part of the new classic and integrated theory, is used to explaininflation. Put for ward corresponding changes in reverse the unemployment rate and the rate of price increase presenting relationship, in an economic cycle when the price rises, the unem ployment rate decreased, while thedecline in prices, rising unemployment.America economist Okun put forward in 1962, in the correspondingrelationship b etween the unemployment rate changes with reverse and economic growth rate. In 1 986, representatives of monetarism, USA economist Freedman pointed out a serious d efect analysis of Phillips curve, that is, it ignores an important factor affecting the w age changes: Workers' expectations of inflation. People expected inflation rate is hig h, nominal wages increased more quickly. Therefore, Freedman and others put forwar d the concept of the short-run Phillips curve, namely the expected inflation rate rem ained unchanged, indicating a relationship between inflation rate and unemployment rate curve, the expectations augmented Phillips curve.Keywords: Eviews; regression model; least square method目录摘要 (I)Abstract (II)一、通货膨胀率与失业率的关系................................................................................... - 1 -二、数据的预处理 ........................................................................................................... - 2 -2.1 输入数据 ............................................................................................................. - 2 -2.2 绘制动态曲线图 ................................................................................................. - 4 -2.3 绘制散点图 ......................................................................................................... - 6 -2.4 简单相关分析 ..................................................................................................... - 6 -三、最小二乘估计 ........................................................................................................... - 8 -四、回归检验 ................................................................................................................... - 9 -4.1 经济意义检验 ..................................................................................................... - 9 -4.2 拟合优度检验 ..................................................................................................... - 9 -4.3 t检验.................................................................................................................... - 9 -4.4 F检验 ................................................................................................................. - 10 -4.5 DW检验 ............................................................................................................. - 10 -五、模型检查 ................................................................................................................. - 11 -5.1 多重共线性检查 ............................................................................................... - 11 -5.2 自相关性的诊断 ............................................................................................... - 12 -5.2.1 DW检验法 .......................................................................................... - 12 -5.2.2 LM检验法 ........................................................................................... - 12 -5.3 自相关的克服方法 ........................................................................................... - 13 -5.4 检验异方差性 ................................................................................................... - 16 -六、模型预测 ................................................................................................................. - 17 -6.1 菜单方式进行预测 ........................................................................................... - 17 -6.2 预测评价 ........................................................................................................... - 17 -6.2.1 基于预测误差的评价指标 ................................................................. - 17 -6.2.2 误差成分分析 ..................................................................................... - 18 -七、结论 ......................................................................................................................... - 19 - 参考文献 ......................................................................................................................... - 19 -一、通货膨胀率与失业率的关系数据来源：中华人民共和国国家统计局(/)2.对模型进行检验（取α=0.05）；3.如果1983年的失业率为7.3%，预期通货膨胀率为9.2%，预测1983年的实际通货膨胀率。

自相关性一、单项选择题1、如果模型t t t u X b b Y ++=10存在序列相关，则【 】A cov （t x ，t u ）=0B cov （t u ，s u ）=0（ts ）C cov （t x ，t u ）0D cov （t u ，s u ）0（ts ） 2、DW 检验的零假设是（为随机项的一阶自相关系数）【 】A DW=0B =0C DW=1D =13、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（i v 为具有零均值，常数方差，且不存在序列相关的随机变量）【 】A t t t v u u +=-1ρB t t t t v u u u +++=--Λ221ρρC t t v u ρ=D Λ++=-12t t t v v u ρρ4、DW 值的取值范围是【 】A －1DW0B －1DW1C －2DW2D 0 DW4 5、当DW ＝4是时，说明【 】A 不存在序列相关B 不能判断是否存在一阶自相关C 存在完全的正的一阶自相关D 存在完全的负的一阶自相关6、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW ＝。

在样本容量n=20，解释变量k=1，显着性水平=时，查得L d ＝1，U d ＝，则可以判断【 】A 不存在一阶自相关B 存在正的一阶自相关C 存在负的一阶自相关D 无法确定 7、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是【 】A 加权最小二乘法B 间接最小二乘法C 广义差分法D 工具变量法 8、对于原模型t t t u X b b Y ++=10，一阶广义差分模型是指【 】A)()()(1)(1t t t t t t t X f u X f X b X f b X f Y ++=B tt t u X b Y ∆+∆=∆1C t t t u X b b Y ∆+∆+=∆10D )()()1(11101----+-+-=-t t t t t t u u X X b b Y Y ρρρρ9、采用一阶差分模型克服一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况【 】 A 0 B 1 C －1<<0 D 0<<110、假定某企业的生产决策由模型t t t u P b b S ++=10描述（其中t S 为产量，t P 为价格），如果该企业在t-1期生产过剩，经济人员会削减t 期的产量。

内蒙古财经学院2009—2010学年第二学期《计量经济学》期末试卷姓名： 班级： 学号：一、单选题（1分×20＝20分）请将答案填写到下面的表格中。

1、为了分析随着解释变量变动一个单位，因变量的增长率变化情况，模型应该设定为（ ） A. lnY=1β+2βlnX +u B. u X Y ++=ln 10ββ C. u X Y ++=10ln αα D. i Y =i X 21ββ+i u +2、设21,x x 为解释变量，则完全多重共线性是（ ）.(021.0.021.22121121=+=++==+x x e x D v v x x C e x B x x A 为随机误差项） 3、多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t 值都不显著，但模型的,)(22很大或R R F 值确很显著，这说明模型存在（ ）A ．多重共线性B ．异方差C ．自相关D ．设定偏误4、DW 检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（ ）A ．解释变量为非随机的 B. 随机误差项为一阶自回归形式C ．线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 D. 线性回归模型为一元回归形式5、假设估计出的库伊克模型如下：则（ ）916.1143897.0)91.11()70.4()6521.2(76.035.09.6ˆ21===-=++-=-DW F R t Y X Y t t tA.分布滞后系数的衰减率为0.34B.在显著性水平05.0=α下，DW 检验临界值为3.1=l d ，由于3.1916.1=<=l d d ，据此可以推断模型扰动项存在自相关C.即期消费倾向为0.35，表明收入每增加1元，当期的消费将增加0.35元D.收入对消费的长期影响乘数为1-t Y 的估计系数0.766、Goldfeld-Quandt 检验法可用于检验( )A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差 7、用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是( )A. 0≤DW ≤1B.－1≤DW ≤1C. －2≤DW ≤2D.0≤DW ≤4 8、20、回归分析中定义的( )A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 9、在模型t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中，有23.263489=F ，000000.0=值的p F ，则表明（ ）A 、解释变量t X 2 对t Y 的影响是显著的B 、解释变量t X 3对t Y 的影响是显著的C 、解释变量t X 2和t X 3对t Y 的联合影响是显著的.D 、解释变量t X 2和t X 3对t Y 的影响是均不显著10、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） A.不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大 C.不确定，方差最小 D.确定，方差最小 11、关于可决系数2R ，以下说法中错误的是（ D ）A.可决系数2R 的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比 B. 可决系数2R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响C.可决系数2R 反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述D. []102，∈R 12、在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是x ux x x 1xy 21+β+β=则Var(u)是下列形式中的哪一种?( )13、时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ） A ．异方差问题 B. 多重共线性问题 C ．序列相关性问题 D. 模型设定误差 14、根据可决系数R2与F 统计量的关系可知，当R 2=1时有（ ）。

DW检验的局限性与模型的高阶自相关检验赵卫亚2012-8-39:39:05 来源：《统计与决策》2004年第1期作者简介：赵卫亚杭州商学院由于经济发展的连续性所形成的“惯性”，使得许多经济变量的前后期值之间是相互关联的。

经济发展的这种惯性作用，使得利用时序数据建立计量经济模型时经常会遇到“自相关性”的问题，即模型中随机误差项的各期值之间存在着较强的相关关系。

自相关性的存在将会增大模型系数的估计误差，降低统计检验的可靠性和预测的精度。

因此，进行计量经济分析时一般都要检验模型是否存在自相关性，并根据自相关性的类型采取相应的解决方法。

一、DW检验及其局限性由Durbin和Watson提出的DW检验是检验自相关性的一种经典方法。

DW统计量为：DW检验因其原理简单，计算方便，许多统计分析软件在建立模型时也将DW统计量值作为基本统计量直接输出，所以DW检验现已成为检验自相关性的一种最常用的方法。

但是目前人们在使用过程中经常会出现两个问题：一是将DW检验作为检验自相关性的唯一标准，模型一旦通过了DW检验，则认为模型已不存在自相关性；二是认为自相关性主要是一阶自相关性，所以当DW检验结果表明模型存在自相关性时，认为只要对模型进行一阶广义差分变换（有的甚至只进行一阶差分变换）就可以消除模型中的自相关性。

实际上DW检验也存在着一些局限性，其主要表现在以下三个方面。

（一）DW检验只能用于检验一阶自相关性虽然很多经济现象仅表现为本期与上期相关，但是更多的是与多期相关，即存在所谓的“高阶自相关性”：所以，如果经DW检验模型存在自相关性，则表明模型至少存在一阶自相关性，很可能还存在着高阶自相关性。

同理，如果模型通过了DW检验，即DW统计量的值接近于2，则只说明不相关，模型不存在一阶自相关性，但并不同时意味着模型不存在高阶自相关性，还需要进行高阶自相关性检验。

也就是说，即使模型通过了DW检验，也不能断然得出“模型不存在自相关性”的结论。

1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。

（ 对 ）2. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显著的。

（ 错 ）3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。

（ 对 ）4. 通过作解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。

（ 错 ）5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（ 错 ）6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。

（ 错 ）7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。

（ 错 ）8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。

（ 对 ）9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。

（ 错 ）做残差的当期值与其滞后期的值的散点图来判断是否存在自相关10. 遗漏变量会导致计量估计结果有偏。

（ 错 ）只影响有效性1. 正态分布是以均值为中心的对称分布。

（ √ ）2. 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。

（ √ ）5. 在对数线性模型中，解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的弹性。

（ √ ）6. 虚拟变量用来表示某些具有若干属性的变量。

（ √ ）8. 存在异方差时，可以用加权最小二乘法来进行补救。

（ √ ）10．戈雷瑟检验是用来检验异方差的（ √ ）1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。

错，参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。

2、假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。

错，是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项。

如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两个虚拟变量。

3、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。

1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。

（ 对 ）2. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显著的。

（ 错 ）3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。

（ 对 ）4. 通过作解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。

（ 错 ）5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（ 错 ）6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。

（ 错 ）7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。

（ 错 ）8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。

（ 对 ）9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。

（ 错 ）做残差的当期值与其滞后期的值的散点图来判断是否存在自相关10. 遗漏变量会导致计量估计结果有偏。

（ 错 ）只影响有效性1. 正态分布是以均值为中心的对称分布。

（ √ ）2. 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。

（ √ ）5. 在对数线性模型中，解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的弹性。

（ √ ）6. 虚拟变量用来表示某些具有若干属性的变量。

（ √ ）8. 存在异方差时，可以用加权最小二乘法来进行补救。

（ √ ）10．戈雷瑟检验是用来检验异方差的（ √ ）1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。

错，参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。

2、假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。

错，是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项。

如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两个虚拟变量。

3、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。